Query-Rewrite and Applications in Relational Data Bases

Lekérdezés-átírás és alkalmazása relációs adatbázisokban

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Subject name (Hungarian, English)

Lekérdezés-átírás és alkalmazása relációs adatbázisokban

Query-Rewrite and Applications in Relational Data Bases

Subject code

BMEVISZAV05

Subject type

—

Training Level

—

Course types and hours (weekly/semester)

Course type	lecture	tutorial	laboratory
hours (weekly)	2	0	0
type (linked/independent)	—	—	—

Assessment type

vizsga

Credits

Subject coordinator

—

Responsible department

—

Faculty

Subject website

—

Primary curriculum type

—

Direct prerequisites – Strong prerequisite

none

Direct prerequisites – Weak prerequisite

none

Direct prerequisites – Parallel prerequisite

none

Direct prerequisites – Milestone prerequisite

none

Direct prerequisites – Exclusion

none

Objectives

Programme

Lekérdező nyelvek: datalog, táblázatos és relációs algebra, ezek kapcsolata, kiterjesztéseik tagadással, illetve rekurzióval. Bonyolultsági kérdések lekérdezések közti tartalmazásról. Lekérdezés optimalizálás tábla minimalizálással. Nézetek, használatuk előnyei, materializált nézetek. Lekérdezés átírás motivációja: lekérdezés optimalizálás, fizikai adatfüggetlenség biztosítása, adategyesítés és adattárházak, valamint szemanntikus gyorstárolás. A lekérdezés átírás bonyolultsági kérdései. Gyakorlati algoritmusok: lekérdezés optimalizálás materializált nézetek használatával, vödör algoritmus, inverz szabályok, MiniCon.

Megismertetni a hallgatókkal az adatbázisok elméleti és gyakorlati szempontból is fontos kérdéskörét, a lekérdezés átírásokat és alkalmazásaikat, amelyek között megtalálható a lekérdezés optimalizálás, fizikai adatfüggetlenség biztosítása, adategyesítés és adattárházak, valamint szemanntikus gyorstárolás.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

(előadás, gyakorlat, laboratórium): Előadás

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Adatbázisok, Algoritmus elmélet

Skill type competencies

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Recommended (non-compulsory) preliminary competencies

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Adatbázisok, Algoritmus elmélet

General rules

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: részvétel az órákon b. A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsgafeladat beadása Elővizsga: lehetséges Pótlási lehetőségek: A tanulmányi és vizsgaszabályzatnak megfelelően.

Assessment methods

In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Tematikaütközés miatt a tárgyat csak azok vehetik fel, akik korábban nem hallgatták a következő tárgyakat: Neptun-kód Cím

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements

Requirements valid from:

—

Requirements valid until:

—

Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.